일본의 호시 신이치 문학상의 1차 심사를 AI가 쓴 소설이 통과했다고 해서 화제가 된 적이 있었다. 지금도 AI가 소설을 쓰거나 시를 쓰는 상상을 할 때면 어김없이 등장하는 사건이기도 하다. 딥러닝 기술을 활용한 문장생성기라고 할 수 있는 GPT-3에 대한 기사도 심심찮게 읽거나 들어보았을 것이다. AI가 쓴 소설에 대한 현역 평론가들의 비평을 인터넷상에서 어렵지 않게 찾아볼 수 있는 시대를 우리는 살아가고 있다. 하늘 아래 새로운 것이 없다고..

그야말로 인공지능이 연중무휴 종횡무진 전방위적 활약을 펼친다. 인공지능에 평이 박한 사람일지언정 인공지능에 의존하는 대표적인 분야 가운데 하나는 기계 번역이 아닌가 싶다. 특히 대학생들의 경우 리포터나 영문 원서 번역을 위해 네이버의 ‘파파고’와 ‘구글 번역’을 이용한 경험이 있을 것이다. 기계 통번역 기술은 규칙기반 방식에서 통계기반 방식으로 발전했고, 2010년대 후반 기계 학습을 활용한 인간의 뇌 신경망을 모방한 신경망 기계번역으로 진화했

2016년 3월에 열렸던 한국의 프로 바둑기사 이세돌 9단과 구글 딥마인드가 개발한 인공지능 바둑프로그램인 ‘알파고’의 대국을 통해서 우리는 AI의 눈부신 발전을 생생하게 목격할 수 있었다. 이를 계기로 인공지능에 대한 대중들의 관심이 늘어나게 되었고, 이후 서점에는 인공지능 관련 서적들이 넘쳐나기 시작했다. 심지어 국내 한 대형서점에서는 인공지능 로봇을 도입하여 책 추천과 접객 업무를 수행하고 있다.

심층학습(deep learning) 기반 언어모델(language model)이 조만간 우리의 일상을 바꿔 놓을 전망이다. 언어모델이란 단어의 배열에 확률을 할당하여 자연스러운 단어의 배열을 유추하는 모델로, 질의응답, 기계번역, 문서요약, 텍스트 분류 등에 활용될 수 있으며, 근본적으로는 특정 단어들이 주어졌을 때 다음에 올 단어를 예측한다든지, 주어진 양쪽의 단어들로부터 가운데에 위치할 단어를 예측하는 등의 작업을 수행할 수 있다.

최근 기술 발달과 코로나19 확산으로 비대면 플랫폼에 익숙한 MZ세대가 메타버스를 소통 공간으로 활용하기 시작하며 관련 시장이 빠르게 성장하고 있다. 메타버스(Metaverse, 가상·초월을 뜻하는 meta와 세계·우주를 의미하는 universe의 합성어)는 현실과 가상이 섞인 공간으로, 물리적 한계를 초월해 온라인에서 새로운 세계를 만들거나 가상현실(VR, Virtual Reality), 확장현실(XR, Extended Reality), 증강

전례 없는 팬데믹 시대를 지나면서 사람들은 비대면에 익숙해졌다. 업무와 교육, 사교가 통신망을 통해 이루어지는 비중이 올라가고 이를 위한 디지털 공간 활용도 커졌다. 이를 통해 메타버스(Metaverse)가 주목받고 있다. 신입사원 오리엔테이션을 메타버스 플랫폼에서 진행하는 회사도 등장했고, 순천향대는 입학식을 메타버스 플랫폼을 통해 진행했다. 미국의 가수 트래비스 스콧(Travis Scott)은 포트나이트(Fortnite)에서 콘서트를 열기도

제 4회 인문페스티벌 독후감 부문 대상 수상작 (중고등부)
인공지능 로봇은 이미 일상에 스며들어 대부분의 TV는 인공지능 스피커 기능을 가지고 있고 스마트폰에는 인공지능 비서 기능이 도입되어 편리함을 제공하고 있다. 머지않아 인공지능 로봇이 사회 구동의 주축이 될 것임은 자명해 보인다. 미래에 인공지능 로봇은 인간과 구분이 되지 않을 것이라고 한다. 인간과 구분되지 않는 인공지능 로봇과 인간의 공존이 현실이 된다면...

제 4회 인문페스티벌 독후감 부문 대상 수상작 (대학 일반부)
‘부고’(訃告) 또는 ‘부음’(訃音)은 사람의 죽음을 알리는 글이나 통보를 가리킵니다. 가족 중 누군가 임종을 맞게 되었을 때 서둘러 하게 되는 일 중의 하나가 바로, 고인과 유가족의 지인에게 부고를 전하는 것입니다. 때로 누구에게까지 전해야 할지 그리고 혹시 잊고 전하지 못한 사람은 없는지 신경이 많이 쓰이는 일입니다. 장례식장을 정하고 ...

1983년, 아홉 살 때로 기억한다. 놀이문화라고는 동네에서 돌을 던지며 술래잡기하는 것이 전부였던 시절, 동네에 있던 만화방은 동화책으로부터의 일탈이었다. 당시 봤던 숱한 만화책 중에 아직도 기억에 남는 것이 있다. 제목은 기억 안 나지만, 아홉 살 어린이에겐 충격적이었던 그 만화책의 내용은 이렇다. 머지않은 미래, 모든 가정은 아이를 낳지 않는다. 모든 이가 영생을 누리고 있으므로 아이를 출산할 필요가 없기 때문이다.

2015년 구글의 인공지능은 흑인 여성의 사진을 고릴라로 분류하는 오류를 범했다. 흑인 두 명이 포함된 사진에 ‘구글 포토’ 서비스의 얼굴 자동인식 기능이 고릴라라는 태그를 달았다. 구글의 인공지능은 사진을 분석해 피사체를 인식한 뒤 분류해 자동으로 태그를 달아주는데 이 기능에서 오류가 발생한 것이다. 구글은 바로 긴급 패치를 진행하고, 사과 성명을 발표했다. 이 사건이 알려진 뒤 인종차별적인 데이터로 인해 딥러닝(Deep Learning)

딥블루, 왓슨, 알파고 등의 출현이 알려주듯 인공지능의 인지능력은 지속적으로 개선되고 발달하기 때문에 특정 시점에 인공지능 수준을 고정한 테스트는 이내 부정확해지는 한계를 갖는다. 더 강력한 인공지능이 나타나 기존에 불가능하다고 여겨진 장벽을 넘어설 것이 확실하기 때문이다. 그래서 인공지능과 인간 인지능력의 비교는 종국적으로는 승패의 향배가 예상되지만, 순간을 사는 우리에게 특정한 시점에서 둘의 비교는 의미가 있다.

지난 2020년 12월 있었던 에서는 고해상도 도시 센서를 이용해 서울시 기온의 공간적 패턴을 확인한 결과발표를 들을 수 있었다. S-DoT(Smart Seoul Data of Things)은 서울 전역의 CCTV 지주에 설치된 850개의 Iot 센서다. 이 수치는 S-DoT 설계의 참조 모델이 되었던 시카고의 AoT(Array of Things)보다 설치 밀도가 5배 이상 높은 것으로 도시 공간에서 발생하는 미세한 현상